Hotel Faro & Beach Club

2, Praça Dom Francisco Gomes 2, 8000-168 Faro, Faro, Portugal, 8000-168 Faro

Situado em pleno centro da cidade de Faro, o Hotel Faro oferece uma vista deslumbrante sobre a Ria Formosa e sobre a zona histórica, sendo o local ideal para férias e negócios. A proximidade ao Aeroporto Internacional de Faro, o acesso privilegiado às melhores praias do Algarve e todos os serviços que possui na sua envolvência, fazem do Hotel Faro a escolha perfeita para a sua estadia. Este moderno hotel de 4 estrelas dispõe de 90 acolhedores e sofisticados quartos (incluindo 3 suites), um magnífico rooftop com vista panorâmica sobre a cidade, onde estão localizados o restaurante, o bar e uma piscina hidroterapêutica aquecida. O Hotel Faro dispõe também de garagem, gym & dayspa, 4 salas multifuncionais e um Beach club situado na Ilha de Faro. Na época balnear, a oferta inclui ainda um serviço diário de transfer para o Beach Club e passeios de barco pela Ria Formosa, considerada uma das 7 maravilhas de Portugal.

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Kubeflow

 35 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
  • Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
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Kubeflow Fundamentals

 28 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
  • Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
  • Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
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Kubeflow on AWS

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning em um servidor AWS EC2. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários na AWS.
  • Use o EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes na AWS.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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Kubeflow on Azure

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning na nuvem do Azure. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
  • Use o Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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Declaração de Clientes (1)

Aproveitei a participação no treinamento Kubeflow, que foi realizado remotamente. Esse treinamento me permitiu consolidar meu conhecimento sobre serviços AWS, K8s e todas as ferramentas DevOps relacionadas ao Kubeflow, que são as bases necessárias para abordar o assunto de forma adequada. Gostaria de agradecer Malawski Marcin por sua paciência e profissionalismo no treinamento e nas dicas sobre práticas recomendadas. Malawski aborda o tema sob diferentes ângulos, com diferentes ferramentas de implantação Ansible, EKS kubectl, Terraform. Agora estou definitivamente convencido de que estou entrando na área correta de aplicação.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM

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